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大数据技术助力选矿提高分级效率 一、工艺流程及数据平台介绍 3 二、系统存在的问题分级渣浆泵频率随原矿泵池液位（PID控制）频繁变动，带来给矿 量及给矿压力忽高忽低，造成分级效率低且整个系统（包括后面浮选）不稳定、不可控 频率 2.6Hz 一天最 大波动 溢流流量 101m3/h 27.7 给矿流量 143m3/h 15.5 4 二、系统存在的问题分级渣浆泵频率随原矿泵池液位（PID控制）频繁变动，原因首先 是系统问题，再就是原矿泵池输入的不稳定，如下 5 三、工作目标及方法系统建模与优化，达到最优生产 优化目标 通过对磨矿后旋流器分级系统生产过程数据的分析，进行分级模型 的试验研究，使系统达到最佳运行。 1确保系统工况稳定、可控 2提高系统分级效率 3保持合适的溢流浓度及细度、沉砂浓度及细度、返砂比指标 修改控制逻辑 稳定工况 通过数据的分析及拟合，寻找各运行 数据及各项指标之间关系及规律 通过人工智能算法给出系 统最优运行结果 工作方法 6 四、步骤1、优化现有控制逻辑，保证生产参数稳定运行 确定给矿流量值 确定一个给矿 流量的目标值 调节频率，保持 给矿流量稳定 PID控制 泵处理量变化过程中，渣浆 泵频率与流量的关系模型 手 动 调 节 渣浆泵频率控制 确定分级泵池液位 调节泵池给水开度， 保持泵池液位稳定 PID控制 分级泵池液位控制 7 步骤1、改进后，系统运行的稳定性大幅提升 在96个小时下稳定运行，旋流器流量 99的点运行在835-870m/h，波动率 控制在5以内，给矿压力99的点分布 在82-90Mpa，波动率控制在10 2022年3月24日000000 - 2022年3月27日235959 给矿流量给矿压力 计 数 8 步骤2、通过数据的分析及拟合，寻找各运行数据及各项指标之间关系及规律 通过数据的分析及拟合，数据质量问题严重 新问题的产生 3个浓度计数据不准，变化率也不准确无法使用 溢流细度仪数据不准，变化率也不准确无法使用 3个流量计数据2个不准，但变化率准确可以数据关联的方法校准 以上问题的产生带给我们两个选择 1、更换或维修（矿方尝试过）仪器仪表，缺点是需要投资、影响生产 2、人工取样，利用大数据进行关联拟合出实时值，缺点是工作量大确定方案2 9 步骤2 1、现场采样情况 项目组从2021年12月13日开始，按照以下规则持续取样 取样覆盖分级过程的主要工况，为了不干扰工序正常运转，取样数据较多集中在同时开启两台球磨 机与西组渣浆泵； 上下午各取样一次，频率保持的时间尽量超高一天，以使得系统进入稳定状态； 由于泵池取样很难把握，主要测量溢流、沉砂浓度与细度，再根据流量计算给矿浓度与细度； 球磨机开启状态渣浆泵频率范围采样点数 开启两台球磨机西组渣浆泵35.7-39.457 开启一台球磨机西组渣浆泵37.1-39.424 开启两台球磨机东组渣浆泵37.8-397 开启一台球磨机东组渣浆泵371 10 步骤2 2、以西组渣浆泵流量表为基准，矫正流量表 经过长期观察以及与渣浆泵给矿频率变化的对比分析，西组渣浆泵给矿流量表相对准确，可靠性也较高，故项目组将西组渣 浆泵给矿流量表定为旋流器分级系统的基准仪表，用以矫正东组渣浆泵给矿流量表与溢流流量表。 以溢流流量表矫正为例 利用最小二乘法计算，当溢流流量实际数为测量数据减去55m3/h，球磨机处理量与溢流干矿量的平均差值最小。 同理，反向计算可得，东组渣浆泵给矿流量实际数应为测量数据减去85m/h 假设在平稳运行下，球磨机处理量与溢流中干矿量的平均值趋于一致。 11 步骤2 3、实测数据的录入，建立有效的数据资产 12 步骤2 4、确定当给矿流量变化时，分级系统各参数的关联关系 给矿流量 溢流流量 沉砂流量 给矿浓度 返砂比 溢流浓度 沉砂浓度 给矿细度 溢流细度 沉砂细度 分级效率 总流量平衡给矿流量 溢流流量 沉砂流量 矿石平衡给矿流量给矿体积浓度 溢流流量溢流体积浓度 沉砂流量沉砂体积浓度 水平衡给矿流量（1-给矿体积浓度） 溢流流量（1-溢流体积浓度） 沉砂流量（1-沉砂体积浓度） -200目细度平衡给矿流量给矿体积浓度给矿细度 溢流流量溢流体积浓度溢流细度 沉砂流量沉砂体积浓度沉砂细度 根据现场数据的分析，可以得到如上数据关联关系，由于系统存在四种平衡关系，所以这些指标并非完全独立，挑选了给 矿流量、给矿浓度、沉砂细度、溢流细度、溢流浓度与返砂比、分级效率7个指标进行相关分析 13 步骤2 5、分析分级量效率与溢流流量、给矿流量与返砂比的关系 分级量效率与溢流细度呈现正相关关系，与溢流浓度呈现负相关关系，返砂比与给矿流量呈现正相关关系， 从系统的优化目标来看，分级量效率越高越好，溢流细度也是越高越好，而溢流细度和分级量效率正相关，所以可以不需单独考虑溢流细度； 溢流浓度应稳定在一个合理区间且偏低一些较好，而溢流浓度和分级量效率成负相关，分级量效率越高，溢流浓度会越低，正适合我们对溢流浓 度要求的合理区间内（一般为33-39）稳定即可；同样返砂比与给矿流量正相关，在确定给矿流量时保证返砂比稳定运行在一个合理区间内 （一般为2.3-3.5）稳定即可。 综上所述，系统优化只需分析给矿流量、给矿浓度、分级量效率以及沉砂细度的关联关系，并以分级量效率以及沉砂细度作为后续的主要指标 进行优化。 14 分析分级量效率与系统各个参数之间的关系发现分级量效率与泵池浓度存在明显的反比关系，即泵池浓度越低，分级效率越高； 所以，在目前工况环境下，即使无法保证球磨机磨矿细度的稳定，也需要适当降低给矿浓度，为旋球器分级创造一个更佳的条件； 由于在稳定原矿给矿的条件下，系统可调节的参数只有给矿流量，可以对给矿流量与给矿浓度进行建模； 步骤2 6、分级量效率与泵池浓度的相关性较为明显，通过模型确定给矿流量与给矿浓 度的定量关系 给矿水量与溢流水量关系模型 给矿流量与沉砂流量关系模型 给定每小时的矿石处理量，并保证给 矿稳定 给矿流量 计算沉砂流量 计算溢流水量 计算沉砂浓度、溢流浓度、返砂比 模型1 模型2 物料平衡试算 通过两个模型，可以对旋流器 进行仿真计算 计算给矿浓度 15 模型1给矿流量与旋流器压力关系模型 参考理论公式，结合前期数据分析，发现给矿压力与给矿流量平方成正比关系 2.69 1.5 1.28 1 理论公式 西组旋流器给矿压力0.5 西组 旋流 器给 矿流 量 西组旋流器给矿压力0.5 西组 旋流 器给 矿流 量 给矿流量 旋流器直径 给矿口直径 矿浆密度t/ m 2021年 8月12-13日 2021年 8月14-16日 0溢流管直径 矿石密度t/ m 水的密度t/ m 常数 16 模型2给矿流量与沉砂流量关系模型 沉砂流量与给矿流量平方成正比关系 故猜想沉砂流量与给矿流量平方存在线性关系 经过数据拟合，可得以下近似计算公式 17 模型3给矿水量与溢流水量关系模型 1.07 3.94 1 给矿体积流量（ m/h ） 给矿矿浆密度（ t/m ） 给矿矿浆质量浓度 给矿矿浆中的水质量流量t/h 沉砂中的水质量流量t/h 溢流中的水质量流量t/h 沉砂口直径 1与浓度有关的经验系数 1 溢流与沉砂的水的质量流量与给矿矿浆中的水质量流量基本上是一个正比的关系 参考庞学诗 水力旋流器工艺计算 中国石化出版社，1997 理论公式 18 模型4给矿水量与溢流水量关系模型 经过数据拟合，可得以下近似计算公式 溢流与沉砂的水的质量流量与给矿矿浆中 的水质量流量基本上是一个线性关系 19 步骤2 7、根据上述模型，得到给矿流量与给矿浓度的拟合关系 按照上述方式进行计算，可得 理想情况下给矿浓度与给矿流 量关系，根据实际测量情况， 给矿流量过大极易引起跑粗、 涨肚等情况发生，流量一般应 控制在950m/h以内； 比较实测结果，在给矿流量 880-950范围内拟合情况良好； 但是否意味着给矿流量要尽可 能小呢 20 步骤2 8、给矿流量的选择 结合上述分析，项目组认为，给矿流量控制在910-920m/h附近， 可在分级效率、沉砂细度找到一个较为平衡的状态 21 步骤2 9、建立渣浆泵频率与流量的关系模型（泵效率），优化渣浆泵控制 根据左图，可明显看出渣浆泵性能随时 间的变化情况 按照时间维度来看，渣浆泵在这一年内 的检修时间分别为 2020年3月17日-2020年3月25日 2020年8月2日-2020年8月5日 2020年11月2日-2020年11月5日 2020年4月13日-2020年4月15日 根据累计给矿量，可以对渣浆泵的运营 趋势做一个较为精确的拟合 35Hz模拟流量 600 650 700 750 800 850 900 950 01000002000003000004000005000006000007000008000009000001000000 给矿流量 累计给矿流量 35Hz模拟流量 根据渣浆泵历史数据分析，研究其效率随时间的变化 22 步骤2 10、根据给矿流量与溢流流量对给矿浓度进行拟合 23 五、实施效果 2月14日15时至2月19日11时，基本保持固定频率开车，保持给矿量920m/h附近，获取的数据如下 24 五、实施效果 2月14日15时至2月19日11时，基本保持固定频率开车，保持给矿量920m/h附近，获取的数据如下 序号指标名称单位立项初始值目标完成值实际完成值 1分级效率576364.29 2球磨机处理量t/h216.69218.69219.9 25 五、实施效果渣浆泵开车频率建议 根据现场数 据分析以及 渣浆泵运行 模型，给出 建议的开车 频率 26 六、界面示例-支持实测数据的录入，强大的分析能力 27 六、界面示例-支持实测数据的录入，强大的分析能力 28 六、界面示例溢流及沉砂细度的粒级分布分析 29 六、界面设计实时数据计算，拟合关键生产参数 通过模型计 算，给出估 计值，便于 现场管理人 员对实时工 控的了解 30 七、智慧矿山建设思考智慧选矿的选择 1、仪表越多，工程就越复杂（电源线、信号线多） 2、浓度仪、细度仪、品位分析仪价格不菲，需要经常效验，这类数据在 工艺中有规律，可以在大数据中关联到，可以考虑在改进型自动化中不 考虑（现场考察确实可用更好，更能全面实时助力现场生产） 3、改进型自动化三化融合信息化、自动化、专业化最优生产 31 七、智慧矿山建设思考关于数据的应用 应存尽存数据规整关联好的数据特征化精炼数据支撑场景的应用数据 基于原生数据的 数据集约 （一次资源化） 基于业务领域的 数据关联 （二次资源化） 基于关联数据的 数据萃取精化 （三次资源化） 面向场景的 数据应用 （四次资源化） 大数据平台是智慧矿山建设的基础和核心 秉承“数据资源化”的理念和方法，将散落在各个系统、设备、传感器等现场生产数据、设备运行参数，以及生 产计划、设备物资使用等信息，通过“集约”，“关联”，“萃取”，“应用”，打破数据孤岛的壁垒，不断对 数据进行变形加工，逐步提升数据的价值密度 创造并输出对实际生产现场起到降本增效意义的数据洞察和场景，真正释放数据价值 32 七、智慧矿山建设思考关于数据建模与算法研究的总结预测与优化 逻辑类 软测量 建模寻优 根据数据分析与数据拟合，对各工况下，生产现场各项指标进行预测 建立模型，根据预测结果建立调度模型，对现场设备开车、停车时间，设备负荷等给出建议 也可根据最优的调度过程与结果，对现场人员操作合理性进行评价 针对现场难以直接测量、但对生产效率、能耗、安全等具有较大影响的指标进行软测量 全面收集该系统设备、生产、环境等相关数据，建立模型，通过相关性、数据拟合等方法最大 程度精确计算目标测量值 当测量值超过合理区间时报警，也可对预防性维护与故障定位给出建议 通过大量数据的分析，定位整个工序的可改进关键点，以及问题引发的数据链与控制链 配合自动化系统的改进，稳定生产过程 结合数据分析以及生产机理，建立模型，在给定工况条件下，为现场人员给出较优的控制参数 在实践中，我们总结了预测与优化的三种应用类型与场景 33 七、智慧矿山建设思考大数据平台在三个层面上开展应用建设 基础数据平台建设 尽可能广泛覆盖矿山的各个工序与设备 通过安全可靠的数据传输工具进行数据采集 并集中存储 基于工艺对数据进行抽象与聚合，形成数据 链与关键指标 面向管理者，设计数据的展现方式，实现精 准快速掌控生产实况的目标 模型与算法研发 在各系统层面，对数据深度加工建立模型， 对生产过程进行优化与预测，给出优化建议， 给现场生产人员赋能 在整体生产流程层面，从质量、产量、能耗 等方面寻找瓶颈工序重点优化，有效提升整 体效率 利用预测模型，设置报警系统，在关键限值 （例如不允许的质量因素、过载）发生前干 预生产过程 无人值守 在预测与优化的基础上，结合自动化系统， 实现具有自我调节功能与优化改进能力的无 人化系统 不同于传统自动化系统，大数据平台需要基 于多方面数据的深度分析，综合质量、产 量、能耗等多目标，反向设定自动化系统的 各项设定参数值，并根据现场工况的变化及 时调整 掌控与可视化 基于生产状态预测的优化 具备自适应能力的少人与无人化 34 八、大数据技术助力其它系统的提高智能化水泵房无人值守 集控页面展示内容包括 1.现场实时数据水泵流量、电 流、压力、水泵房水仓及上下 联动水仓的液位、现场监控视 频等。 2.模型计算结果及操作建议当 前/预计水仓水量、涌水速度、 预测液位、水泵开停数量及水 泵选择。 3.控制状态各水泵房的远程集 控模式、与井下的通讯状态、 主控柜状态、水泵控制箱状态。 4.设备健康状态根据自动化故 障报警和模型分析判断水泵可 用性 5.故障预警预报故障处理状态、 故障数量 挖掘数字金矿 助力矿山企业提高精细化管理水平 张龙 15810628861 隋德志 18660008096 谢 谢